概念

Hugging Face Hub​​和 Github 类似，都是Hub(社区)。Hugging Face可以说的上是机器学习界的Github。Hugging Face为用户提供了以下主要功能：

​模型仓库（Model Repository）​​：Git仓库可以让你管理代码版本、开源代码。而模型仓库可以让你管理模型版本、开源模型等。使用方式与Github类似。
​模型（Models）​​​：Hugging Face为不同的机器学习任务提供了许多​预训练好的机器学习模型​​供大家使用，这些模型就存储在模型仓库中。
​数据集（Dataset）​​：Hugging Face上有许多公开数据集。

hugging face在NLP领域最出名，其提供的模型大多都是基于Transformer的。为了易用性，Hugging Face还为用户提供了以下几个项目：

Transformers(​ ​github​​​,​ ​官方文档​​): Transformers提供了上千个预训练好的模型可以用于不同的任务，例如文本领域、音频领域和CV领域。该项目是HuggingFace的核心，可以说学习HuggingFace就是在学习该项目如何使用。
Datasets(​ ​github​​​,​ ​官方文档​​): 一个轻量级的数据集框架，主要有两个功能：①一行代码下载和预处理常用的公开数据集； ② 快速、易用的数据预处理类库。
Accelerate(​ ​github​​​,​ ​官方文档​​): 帮助Pytorch用户很方便的实现 multi-GPU/TPU/fp16。
Space(​ ​链接​​)：Space提供了许多好玩的深度学习应用，可以尝试玩一下。

Transforms

Hugging Face Transformer是Hugging Face最核心的项目，可以用它做以下事情：

• 直接使用预训练模型进行推理
• 提供了大量预训练模型可供使用
• 使用预训练模型进行迁移学习

安装

pip install git+https://github.com/huggingface/transformers 

使用

from transformers import pipeline

translator = pipeline("translation_en_to_fr")
print(translator("How old are you?"))

对于部分特定任务，官方并没有提供相应的模型，但也可以到​​官网搜索模型​​，然后显示指定即可。在加载模型时，你有可能会因为缺少一些库而报错，这个时候，只需要安装对应的库，然后重启即可。

 

!pip install sentencepiece

translator = pipeline("translation_en_to_zh", model='Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh')
translator("I'm learning deep learning.")

Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh · Hugging Face

使用Hugging Face模型 

Transformers项目提供了几个简单的API帮助用户使用Hugging Face模型，而这几个简单的API统称为​​AutoClass​​​(​ ​官方文档链接​​)，包括：

• ​​AutoTokenizer​​: 用于文本分词
• ​​AutoFeatureExtractor​​: 用于特征提取
• ​​AutoProcessor​​: 用于数据处理
• ​​AutoModel​​: 用于加载模型

它们的使用方式均为: ​​AutoClass.from_pretrain("模型名称")​​，然后就可以用了。例如：

from transformers import AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
tokenizer("I'm learning deep learning.")

通常一个模型会包含上述4个中的部分功能，例如，对于​​bert-base-uncased​​模型，就包含“分词”和“模型”两项功能，我们可以通过代码样例（Use in Transformers） 模块查看：

数据集

Datasets类库可以让你非常方便的访问和分享数据集，也可以用来对NLP、CV、语音等任务进行评价（Evaluation metrics）.

pip install datasets


#使用语音(Audio)数据集
pip install datasets[audio]

#图片(Image)数据
pip install datasets[vision]

查找数据集

Hugging Face的数据集通常包括多个子集(subset)，并且分成了train、validation和test三份。你可以通过预览区域查看你需要的子集。

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("glue")

Hugging Face的数据集都是放在github上的，所以国内估计很难下载成功。这就要用到​​load_dataset​​​的加载本地数据集。关于如何离线下载Hugging Face数据集，可参考​ ​该篇文章​

下载

import datasets
dataset = datasets.load_dataset("glue")
dataset.save_to_disk('your_path')

加载离线

import datasets
dataset = load_from_disk("your_path")

参考

Hugging Face快速入门（重点讲解模型(Transformers)和数据集部分(Datasets)）_51CTO博客_hugging face transformers